Python爬取新冠肺炎实时数据及其可视化分析

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案例：Python爬取新冠肺炎实时数据及其可视化分析

作者：PyQuant
博客：https://blog.csdn.net/qq_33499889
慕课：https://mooc1-2.chaoxing.com/course/207443619.html

本案例适合作为大数据技术基础课程中数据爬取、清洗以及可视化部分的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

培养学生爬取网站数据以及数据清洗、加工处理的能力。
- 案例中通过Python第三方库request获取网站实时数据，并利用pandas清洗数据为可视化数据做准备。
培养学生对真实数据进行可视化分析的能力。
- 案例中数据来源于网站爬取得到的新冠肺炎实时数据，对新冠肺炎感染者或疑似感染者等数据进行可视化分析。
帮助学生进一步掌握常用图表的绘制方法。
- 案例中涉及到折线图和柱状图等。
提高学生动手实践能力。
- 案例中使用Python中的常用可视化工具Matplotlib，提高学生绘制常用图表的实践能力。

1. 利用Python爬取实时数据

网站：https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm
原理：通过Requests获取Json请求，从而得到全国各省的疫情数据。

1.1 分析网站

通过浏览器 “审查元素” 查看源代码（右键单击网页地图选择‘审查元素’选项）及 “网络” 反馈的消息，如下图所示：
对应的HTTP信息如下所示：

1.2 发送请求并获取Json数据

通过分析url地址、请求方法、参数及响应格式，可以获取Json数据，注意url需要增加一个时间戳。

import time
import json
import requests

url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)

# 抓取腾讯疫情实时json数据
data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])

# 数据太多，打印一个键值对
print(data['lastUpdateTime'])

2020-03-11 16:46:29

2. 数据处理

2.1 认识数据

type(data),len(data)

(dict, 12)

print(data.keys())

dict_keys(['lastUpdateTime', 'chinaTotal', 'chinaAdd', 'isShowAdd', 'showAddSwitch', 'areaTree', 'chinaDayList', 'chinaDayAddList', 'dailyNewAddHistory', 'dailyHistory', 'wuhanDayList', 'articleList'])

# data['areaTree']

# data['areaTree'][0]

# 统计省份信息
num = data['areaTree'][0]['children']
# print(num)
print(num[0])   # 数据太多，打印部分

{'name': '湖北', 'today': {'confirm': 13, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True, 'tip': ''}, 'total': {'confirm': 67773, 'suspect': 0, 'dead': 3046, 'deadRate': '4.49', 'showRate': False, 'heal': 49056, 'healRate': '72.38', 'showHeal': True}, 'children': [{'name': '武汉', 'today': {'confirm': 13, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 49978, 'suspect': 0, 'dead': 2423, 'deadRate': '4.85', 'showRate': False, 'heal': 33041, 'healRate': '66.11', 'showHeal': True}}, {'name': '孝感', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 3518, 'suspect': 0, 'dead': 126, 'deadRate': '3.58', 'showRate': False, 'heal': 3149, 'healRate': '89.51', 'showHeal': True}}, {'name': '黄冈', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 2907, 'suspect': 0, 'dead': 125, 'deadRate': '4.30', 'showRate': False, 'heal': 2684, 'healRate': '92.33', 'showHeal': True}}, {'name': '荆州', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 1580, 'suspect': 0, 'dead': 49, 'deadRate': '3.10', 'showRate': False, 'heal': 1442, 'healRate': '91.27', 'showHeal': True}}, {'name': '鄂州', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 1394, 'suspect': 0, 'dead': 54, 'deadRate': '3.87', 'showRate': False, 'heal': 1127, 'healRate': '80.85', 'showHeal': True}}, {'name': '随州', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 1307, 'suspect': 0, 'dead': 44, 'deadRate': '3.37', 'showRate': False, 'heal': 1151, 'healRate': '88.06', 'showHeal': True}}, {'name': '襄阳', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 1175, 'suspect': 0, 'dead': 38, 'deadRate': '3.23', 'showRate': False, 'heal': 1094, 'healRate': '93.11', 'showHeal': True}}, {'name': '黄石', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 1015, 'suspect': 0, 'dead': 38, 'deadRate': '3.74', 'showRate': False, 'heal': 917, 'healRate': '90.34', 'showHeal': True}}, {'name': '宜昌', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 931, 'suspect': 0, 'dead': 35, 'deadRate': '3.76', 'showRate': False, 'heal': 800, 'healRate': '85.93', 'showHeal': True}}, {'name': '荆门', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 928, 'suspect': 0, 'dead': 39, 'deadRate': '4.20', 'showRate': False, 'heal': 817, 'healRate': '88.04', 'showHeal': True}}, {'name': '咸宁', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 836, 'suspect': 0, 'dead': 14, 'deadRate': '1.67', 'showRate': False, 'heal': 812, 'healRate': '97.13', 'showHeal': True}}, {'name': '十堰', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 672, 'suspect': 0, 'dead': 8, 'deadRate': '1.19', 'showRate': False, 'heal': 604, 'healRate': '89.88', 'showHeal': True}}, {'name': '仙桃', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 575, 'suspect': 0, 'dead': 22, 'deadRate': '3.83', 'showRate': False, 'heal': 520, 'healRate': '90.43', 'showHeal': True}}, {'name': '天门', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 496, 'suspect': 0, 'dead': 15, 'deadRate': '3.02', 'showRate': False, 'heal': 473, 'healRate': '95.36', 'showHeal': True}}, {'name': '恩施州', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 252, 'suspect': 0, 'dead': 7, 'deadRate': '2.78', 'showRate': False, 'heal': 235, 'healRate': '93.25', 'showHeal': True}}, {'name': '潜江', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 198, 'suspect': 0, 'dead': 9, 'deadRate': '4.55', 'showRate': False, 'heal': 179, 'healRate': '90.40', 'showHeal': True}}, {'name': '神农架', 'today': {'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 11, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'deadRate': '0.00', 'showRate': False, 'heal': 11, 'healRate': '100.00', 'showHeal': True}}]}

hubei = num[0]   # 湖北省

hubei.keys()

dict_keys(['name', 'today', 'total', 'children'])

hubei['total']

{'confirm': 67773,
 'suspect': 0,
 'dead': 3046,
 'deadRate': '4.49',
 'showRate': False,
 'heal': 49056,
 'healRate': '72.38',
 'showHeal': True}

henan = num[2]  # 河南省

henan.keys()

dict_keys(['name', 'today', 'total', 'children'])

henan['total']

{'confirm': 1273,
 'suspect': 0,
 'dead': 22,
 'deadRate': '1.73',
 'showRate': False,
 'heal': 1249,
 'healRate': '98.11',
 'showHeal': True}

2.2 获取湖北省不同地区疫情确诊总数据

# hubei   # 湖北所有数据信息

# hubei['children']   # 湖北不同地区数据

hubei['children'][0]['total']  # 武汉总数据

{'confirm': 49978,
 'suspect': 0,
 'dead': 2423,
 'deadRate': '4.85',
 'showRate': False,
 'heal': 33041,
 'healRate': '66.11',
 'showHeal': True}

其数据包括当日数据（today）和累计数据（total），confirm表示确诊、suspect表示疑似、dead表示死亡、heal表示治愈。

# 解析湖北省不同地区确诊的总数据
hubei_children_total_data = {}
for item in hubei['children']:
    if item['name'] not in hubei_children_total_data:
        hubei_children_total_data.update({item['name']:0})
    hubei_children_total_data[item['name']] += int(item['total']['confirm']) 
print(hubei_children_total_data)

{'武汉': 49978, '孝感': 3518, '黄冈': 2907, '荆州': 1580, '鄂州': 1394, '随州': 1307, '襄阳': 1175, '黄石': 1015, '宜昌': 931, '荆门': 928, '咸宁': 836, '十堰': 672, '仙桃': 575, '天门': 496, '恩施州': 252, '潜江': 198, '神农架': 11}

2.3 获取河南省不同地区疫情确诊总数据

# henan   # 河南所有数据信息

# henan['children']   # 河南不同地区分数据

henan['children'][1]['total']  # 郑州总数据

{'confirm': 158,
 'suspect': 0,
 'dead': 5,
 'deadRate': '3.16',
 'showRate': False,
 'heal': 152,
 'healRate': '96.20',
 'showHeal': True}

# 解析河南省不同地区确诊的总数据
henan_children_total_data = {}
for item in henan['children']:
    if item['name'] not in henan_children_total_data:
        henan_children_total_data.update({item['name']:0})
    henan_children_total_data[item['name']] += int(item['total']['confirm']) 
print(henan_children_total_data)

{'信阳': 274, '郑州': 158, '南阳': 156, '驻马店': 139, '商丘': 91, '周口': 76, '平顶山': 58, '新乡': 57, '安阳': 53, '许昌': 39, '漯河': 35, '焦作': 32, '洛阳': 31, '开封': 26, '鹤壁': 19, '濮阳': 17, '三门峡': 7, '济源示范区': 5, '地区待确认': 0}

2.4 获取全国各省疫情确诊总数据

num[0]['total']   # 湖北省总数据

{'confirm': 67773,
 'suspect': 0,
 'dead': 3046,
 'deadRate': '4.49',
 'showRate': False,
 'heal': 49056,
 'healRate': '72.38',
 'showHeal': True}

# 解析每个省份确诊的总人数
total_data = {}
for item in num:
    if item['name'] not in total_data:
        total_data.update({item['name']:0})
    for city_data in item['children']:
        total_data[item['name']] += int(city_data['total']['confirm'])    
print(total_data)

{'湖北': 67773, '广东': 1353, '河南': 1273, '浙江': 1215, '湖南': 1018, '安徽': 990, '江西': 935, '山东': 760, '江苏': 631, '重庆': 576, '四川': 539, '黑龙江': 482, '北京': 435, '上海': 344, '河北': 318, '福建': 296, '广西': 252, '陕西': 245, '云南': 174, '海南': 168, '贵州': 146, '天津': 136, '山西': 133, '香港': 126, '甘肃': 125, '辽宁': 125, '吉林': 93, '新疆': 76, '内蒙古': 75, '宁夏': 75, '台湾': 48, '青海': 18, '澳门': 10, '西藏': 1}

3. Matplotlib绘制柱状图

3.1 绘制湖北省不同地区确诊总数据的柱状图

print(hubei_children_total_data)

{'武汉': 49978, '孝感': 3518, '黄冈': 2907, '荆州': 1580, '鄂州': 1394, '随州': 1307, '襄阳': 1175, '黄石': 1015, '宜昌': 931, '荆门': 928, '咸宁': 836, '十堰': 672, '仙桃': 575, '天门': 496, '恩施州': 252, '潜江': 198, '神农架': 11}

hb_names = hubei_children_total_data.keys()
hb_numbers = hubei_children_total_data.values()

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei']   # 用来正常显示中文标签

# 绘图
plt.figure(figsize=[12,8])

plt.bar(hb_names,hb_numbers)

plt.xlabel("地区", size=12)
plt.ylabel("人数", fontproperties='SimHei', rotation=90, size=12)
plt.title("湖北省不同地区疫情确诊数对比图", size=16)
plt.xticks(list(hb_names), rotation=90, size=12)
    
plt.show()

3.2 绘制河南省不同地区确诊总数据的柱状图

print(henan_children_total_data)

{'信阳': 274, '郑州': 158, '南阳': 156, '驻马店': 139, '商丘': 91, '周口': 76, '平顶山': 58, '新乡': 57, '安阳': 53, '许昌': 39, '漯河': 35, '焦作': 32, '洛阳': 31, '开封': 26, '鹤壁': 19, '濮阳': 17, '三门峡': 7, '济源示范区': 5, '地区待确认': 0}

hn_names = henan_children_total_data.keys()
hn_numbers = henan_children_total_data.values()

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei']   # 用来正常显示中文标签

# 绘图
plt.figure(figsize=[12,8])

plt.bar(hn_names,hn_numbers)

plt.xlabel("地区", size=12)
plt.ylabel("人数", fontproperties='SimHei', rotation=90, size=12)
plt.title("河南省不同地区疫情确诊数对比图", size=16)
plt.xticks(list(hn_names), rotation=90, size=12)
    
plt.show()

3.3 绘制中国不同省份确诊总数据的柱状图

names = total_data.keys()
print(names)

dict_keys(['湖北', '广东', '河南', '浙江', '湖南', '安徽', '江西', '山东', '江苏', '重庆', '四川', '黑龙江', '北京', '上海', '河北', '福建', '广西', '陕西', '云南', '海南', '贵州', '天津', '山西', '香港', '甘肃', '辽宁', '吉林', '新疆', '内蒙古', '宁夏', '台湾', '青海', '澳门', '西藏'])

numbers = total_data.values()
print(numbers)

dict_values([67773, 1353, 1273, 1215, 1018, 990, 935, 760, 631, 576, 539, 482, 435, 344, 318, 296, 252, 245, 174, 168, 146, 136, 133, 126, 125, 125, 93, 76, 75, 75, 48, 18, 10, 1])

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei']   # 用来正常显示中文标签

# 绘图
plt.figure(figsize=[12,8])

plt.bar(names,numbers)

plt.xlabel("地区", size=12)
plt.ylabel("人数", fontproperties='SimHei', rotation=90, size=12)
plt.title("中国不同省份疫情确诊数对比图", size=16)
plt.xticks(list(names), rotation=90, size=12)
    
plt.show()

补充：

同样可以获得其他省份的柱状图（只要做适当调整即可）；
同样也可以获得不同数据对应的柱状图（如疑似数据、死亡数据和出院数据等）。

4. 绘制中国疫情趋势图

类似以上方法可以爬取到中国疫情不同日期的历史数据资料（只要把下图中步骤5下面的URL替换掉即可）。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BUtcM3Gz-1583918215651)(D:\zgq\Anaconda3\3–网络爬虫–经典案例\22.png)]

from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()

import time
import json
import requests
from datetime import datetime

url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=wuwei_ww_cn_day_counts&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
data.sort(key=lambda x:x['date'])
    
date_list = list()       # 日期
confirm_list = list()    # 确诊
suspect_list = list()    # 疑似
dead_list = list()       # 死亡
heal_list = list()       # 治愈
for item in data:
    month, day = item['date'].split('/')
    date_list.append(datetime.strptime('2020-%s-%s'%(month, day), '%Y-%m-%d'))
    confirm_list.append(int(item['confirm']))
    suspect_list.append(int(item['suspect']))
    dead_list.append(int(item['dead']))
    heal_list.append(int(item['heal']))

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei']   # 用来正常显示中文标签

plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.title('2019-2020年新冠肺炎疫情曲线图', fontsize=16)

plt.plot(date_list, confirm_list, 'r-', label='确诊')
plt.plot(date_list, confirm_list, 'rs')

plt.plot(date_list, suspect_list, 'b-',label='疑似')
plt.plot(date_list, suspect_list, 'b*')

plt.plot(date_list, dead_list, 'y-', label='死亡')
plt.plot(date_list, dead_list, 'y+')

plt.plot(date_list, heal_list, 'g-', label='治愈')
plt.plot(date_list, heal_list, 'gd')
    
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m-%d')) # 格式化时间轴标注
plt.gcf().autofmt_xdate() # 优化标注（自动倾斜）
plt.grid(axis='x')       # 显示网格
plt.legend() # 显示图例

plt.show()

5. 小结

以上就是通过Python爬取新冠肺炎数据并进行可视化分析的实战案例，由于时间关系暂时先分析到这里，后续将会对河南省不同时期的新冠肺炎历史数据进行可视化分析（利用PyEcharts包进行动态图分析）！

迫不及待中。。。

补充：

Matplotlib中不同参数可以得到不同的效果，更加美观的绘图方法参见官网。

Matplotlib官网：https://matplotlib.org/
Seaborn官网：https://seaborn.pydata.org/
Pandas官网：https://pandas.pydata.org/
Plotly官网：https://plot.ly/

写作不易，切勿白剽

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持续更新，未完待续…

Python爬取新冠肺炎实时数据及其可视化分析

案例：Python爬取新冠肺炎实时数据及其可视化分析

1. 利用Python爬取实时数据

1.1 分析网站

1.2 发送请求并获取Json数据

2. 数据处理

2.1 认识数据

2.2 获取湖北省不同地区疫情确诊总数据

2.3 获取河南省不同地区疫情确诊总数据

2.4 获取全国各省疫情确诊总数据

3. Matplotlib绘制柱状图

3.1 绘制湖北省不同地区确诊总数据的柱状图

3.2 绘制河南省不同地区确诊总数据的柱状图

3.3 绘制中国不同省份确诊总数据的柱状图

4. 绘制中国疫情趋势图

5. 小结

补充：

Python入門（一）之Python的安裝

蘋果公司股票價格時間序列的可視化分析

Python入門（五）之 Python函數

數據庫入門（二）之安裝可視化工具Navicat

Python入門（二）之Python的集成開發環境（IDE）

https://yachay.unat.edu.pe/blog/index.php?comment_area=format_blog&comment_component=blog&comment_co

linux以太網驅動總結